云原生应用开发与部署面临的挑战及其应对方案

随着云计算的发展和普及,云原生应用作为一种新的应用开发和部署方式备受关注,以其高度的可扩展性、可移植性和弹性成为现代云环境下的首选开发模式。文章首先分析了微服务架构管理的复杂性、持续集成与持续部署(CI/CD)的自动化难题及跨多云和混合云环境下存在的兼容性问题等带来的挑战,并提出应对方案;其次采用Kubernetes进行统一的微服务管理,利用开源工具实现CI/CD自动化流程,以及设计跨云应用的统一部署策略;最后分析和总结云原生应用的发展趋势,为软件工程在应用开发与持续部署领域提供了有益的参考和启示。

面向数字化生产的执行制造系统设计与实现

针对执行制造系统通用性差、可扩展性差、模块高耦合、维护成本高、部署效率低等痛点,提出了一种基于微服务的执行制造系统架构。基于Spring Cloud Alibaba的微服务框架将系统按功能划分为多个微服务单元,通过微服务相关组件管理多个微服务,实现系统业务的分布式集成。微服务单元采用前后端分离的开发模式,前端采用开源模块化UI框架Layui开发,通过开源可视化库Echarts实现生产数据的图表展示和可视化;后端采用Spring Boot框架开发,完成前后端项目整合。结合Jenkins持续集成工具,设计和实现自动化构建与Docker容器化部署方案。基于上述技术开发系统,设计高并发性能测试实验方案,使用Jmeter性能测试工具进行压力测试,得到不同并发条件下的响应时间、错误率等测试数据。研究表明微服务架构可极大优化系统性能,提升系统开发与部署效率,并取得了良好的应用效果。

一种基于强化学习的持续集成环境中测试用例排序技术

在软件交付越来越强调迅速、可靠的当下,持续集成成为一项备受关注的技术.开发人员不断将工作副本集成到代码主干完成软件演化,每次集成会通过自动构建测试来验证代码更新是否引入错误.但随着软件规模的增大,测试用例集包含的测试用例越来越多,测试用例的覆盖范围、检错效果等特征也随着集成周期的延长而变化,传统的测试用例排序技术难以适用.基于强化学习的测试排序技术可以根据测试反馈动态调整排序策略,但现有的相关技术不能综合考虑测试用例集中的信息进行排序,这限制了它们的性能.提出一种新的基于强化学习的持续集成环境中测试用例排序方法——指针排序方法:方法使用测试用例的历史信息等特征作为输入,在每个集成周期中,智能体利用指针注意力机制获得对所有备选测试用例的关注程度,由此得到排序结果,并从测试执行的反馈得到策略更新的方向,在“排序-运行测试-反馈”的过程中不断调整排序策略,最终达到良好的排序性能.在5个规模较大的数据集上验证了所提方法的效果,并探究了使用的历史信息长度对方法性能的影响,方法在仅含回归测试用例的数据集上的排序效果,以及方法的执行效率.最后,得到如下结论:(1)与现有方法相比,指针排序方法能够随着软件版本的演化调整排序策略,在持续集成环境下有效地提升测试序列的检错能力.(2)指针排序方法对输入的历史信息长度有较好的鲁棒性,少量的历史信息即可使其达到最优效果.(3)指针排序方法能够很好地处理回归测试用例和新增测试用例.(4)指针排序方法的时间开销不大,结合其更好、更稳定的排序性能,可以认为指针排序方法是一个非常有竞争力的方法.

持续集成在项目开发中的应用研究

对持续集成在软件项目开发中的应用进行了研究,提出了应用持续集成时遇到的关键问题并给出相应的解决思路。讨论了应用持续集成时可以采用的辅助工具及相应的使用方法,给出了工具软件的配置方案,并说明了工具软件之间的相互关系和协作方法。最后以实际项目为例给出一种完整的解决方案,从而解决了在多子项目并行开发的软件项目中应该如何应用持续集成以保持项目整体开发的高速度和高效率问题。

持续集成与自动化测试在国家电网电力营销系统开发中的应用

通过对敏捷开发实践——持续集成和自动化测试的研究与应用,结合国家电网电力营销系统项目组运作现况,寻找适合项目开发团队的开发方法,以改善当前开发模式与测试流程,解决项目组在传统的开发模式下生产力低下、软件质量不可控、软件延期交付和后期维护成本偏高的问题,实现了工作效率、产品质量和管理效力的整体提高。

基于SVN的应用软件持续集成

随着软件开发技术的发展,软件配置管理和持续集成已经成为软件开发过程中的一个重要组成部分;为了在软件开发过程中正确应用这些新技术,需要开展这方面的研究工作;结合工作实践,以SVN作为配置管理工具,分析了持续集成工具ICP-CI的特点、部署方式和运行机制;详细叙述了ICP-CI持续集成构建工程的搭建过程,搭建过程包括配置管理工具SVN客户端安装、基于SVN的代码更新、静态检查、编译、打包,版本包的自动化测试;构建工程的各个阶段都可能出现错误,导致构建失败,通过对构建失败原因的分析,将构建失败分为3类并给出相应的解决方案;最后介绍了一个典型工作案例;工作实践表明在软件的开发过程中采用基于SVN的持续集成,可以提高软件质量和软件开发效率,降低软件开发成本。

基于Hudson的持续集成研究和应用

持续集成Continuous Integration(CI)是现代软件工程发展的一个重要里程碑。分析了现代软件开发集成存在的问题,以解决集成难题和提升项目可见性为目标,首次提出一套基于Hudson的持续集成设计与实施方案,并给出在J2EE项目中的实现指导,此方案在实际工程开发中取得了良好效果。

基于Jenkins的持续集成自动部署研究

在基于Jenkins的持续集成系统中,应用程序的组件管理和依赖管理是至管重要的。论文提出了一种方案,通过引入依赖管理工具Ivy和制品管理工具Artifactory,以及设计相应的脚本程序,获取正确版本的制品组成部署安装包。确保在集成过程中,组成应用程序的模块的所有版本保持一致,避免依赖地狱的产生,为自动化部署提供基础。

基于持续集成的冒烟测试

随着软件开发技术的发展,软件持续集成与自动化测试已成为软件开发过程中的一个重要组成部分。集成构建中的自动化测试实质上就是冒烟测试。冒烟测试是对软件版本包的基本功能进行测试验证,同时也是进一步开展全面深入测试的预测试。结合工作实践,介绍了冒烟测试、门槛用例和基于持续集成冒烟测试的特点;叙述了冒烟测试涉及到的角色和软件测试自动化工厂;详细叙述了冒烟测试运行的系统架构和运行流程。最后介绍了一个冒烟测试的工作案例和在该案例测试过程中遇到的一些典型问题。实践表明,基于持续集成的冒烟测试有助于及早发现并解决软件缺陷,提高软件开发效率和软件质量;采用自动化测试脚本进行软件测试,提高了测试效率,减少了测试工程师大量的重复测试验证工作。

开发外包场景下DevOps实施方法及实践

目前,DevOps实施研究主要针对同一公司内部不同团队间协同的场景。首次明确提出了开发外包场景下的DevOps实施问题,总结外包场景下实施DevOps的意义,分析外包场景下开发和运营团队分属甲方、乙方两个不同企业时实施DevOps的难点,提出迭代实施DevOps的方法,说明如何选取合适的优化提升切入点,并给出实际运用此方法的实践验证情况说明。

一种面向电力调控云的高效运维方法

随着云计算、大数据、人工智能等IT新技术的不断发展,依托其构建的电力调控云规模不断扩大,相应的电力调控云应用服务数量也随之成倍增加,使得它们电力调控云的运维复杂度加大,运维任务量加重,基于人工的运维模式效率低下、出错率较高。持续集成、持续部署(CI/CD)平台可对电力调控云进行高效、精准的自动化维护。通过引入一种面向电力调控云的高效运维方法,执行完成电力调控云产品的自动化构建、版本控制、批量部署等运维任务。最后通过对电力调控云平台的仿真实验,验证了该方法可以减轻运维任务量,提升工作效率。

基于微服务架构的众包图像数据集标注系统

深度学习在图像识别领域凸显出了优势,而在深度学习图像识别模型训练的准备阶段,制备图像数据集需要人工将图片上的信息进行标注.这一准备过程往往需要耗费大量人力成本与时间成本.为了提升数据制备阶段的工作效率,从而加速深度学习模型的生成与迭代,提出了一种基于微服务架构的多人协作众包式图像数据集标注系统.通过将繁重的标注任务划分为不同的小任务,使更多的人能够参与并协同完成数据标定.通过引入对象存储机制并采用微服务架构,提升了系统性能,在开发阶段使用了基于Gitlab的持续集成与持续部署,实现了系统的快速迭代与部署,提升了微服务系统在开发过程中的集成效率.

基于云平台的软件自动持续集成研究

企业信息化项目大部分仍基于传统的软件集成方式,管理和集成等方面存在严重的缺陷。文章提出了持续集成这一新理念并提出一种软件自动持续集成方法,指导在电网系统中实践持续集成,并验证了该方法的可行性,提供云的解决方案,降低了部署成本,保障了电网信息化建设质量,提高了信息化效率。

一种面向数值模拟软件的持续集成平台

随着软件复杂度的增加和交付需求的变化,快速集成和自动部署成为高性能数值模拟软件推广应用的瓶颈。为满足软件构建和发布的差异化需求,简化从用户需求到软件发布的工作流程,基于Jenkins设计持续集成平台,实现软件静态审查、编译、测试和发布流程的自动化,全面记录软件构建日志和测试结果。利用Docker技术将构建环境容器化,实现环境的快速搭建和配置管理,满足多样化目标环境需求。该平台的实际应用效果显示,基于该平台的产品发布周期相比之前缩短约75%,可极大简化软件安装和部署难度。

持续交付及其在大型项目中的应用

敏捷软件开发方法已渐成主流,持续集成作为敏捷开发的最佳实践,近年来应用广泛。如何让软件从"开发完成"迅速实现"交付使用",解决"最后一公里问题",是不少企业孜孜以求的目标。持续交付以持续集成作为基础,使得频繁且可靠交付成为常规活动。结合G产品开发过程,对持续交付进行了详述。

基于提交排序和预测模型的测试套件选择方法

为在持续集成(CI)环境下减少回归测试集、提升回归测试的效率,提出一种适用于CI环境的回归测试套件选择方法。首先,根据每个提交的测试套件历史失败率和执行率信息,进行提交排序;然后,采用机器学习方法,对提交涉及的测试套件进行失败率预测,并选择具有较高失败率的测试套件。该方法综合使用提交排序技术和测试套件选择技术,从而保证既提高故障检测率又能在一定程度上降低测试成本。在Google的开源数据集上进行的实验结果表明:与同样采用提交排序的方法和采用测试套件选择的方法相比,所提方法的开销感知平均故障检测率APFDc提高了1%~27%;在相同的测试时间成本下,所提方法的测试召回提高了33.33~38.16个百分点,变更召回提高了15.67~24.52个百分点,测试套件选择率降低了约6个百分点。

基于Devops的软件项目开发实践

软件项目开发是一项综合实践的过程,针对目前软件项目开发缺乏规范的项目管理、代码管理、测试和质量保证手段,以及开发和测试、部署、运维等环节缺乏有机统一等问题,引入Devops软件开发模型。介绍了基于持续交付的Devops完整工作流,探讨了Devops方法具体实施过程,并将其引入软件项目实践,从项目管理、代码版本控制、到自动化测试、持续集成、持续部署等环节进行全过程化管理。

基于Git的持续构建的研究与实现

持续集成是完全自动化构建的过程,使得软件项目在一天内进行多次构建,让软件随时保持一个健康的状态。从持续集成产生的原因开始分析讨论,引出持续集成的概念及研究价值,以目前常用的持续集成工具为例分析其不足的地方,在持续集成的研究基础上提出基于Git的持续构建方案,支持前后端统一打包,集成多语言构建工具,能够实现多语言项目的持续构建。

持续集成系统的一种分布式实现

针对当前各种持续集成工具管理集中可能带来的弊端,提出了一种分布式的轻量级实现,管理分散,信息集中,实现简单,易于扩展。项目实践表明,可以有效地增强对软件质量的实时洞察力,并提高软件开发效率,确保软件项目的按时交付。